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  3. Une équipe française remporte le SKAO Data Challenge 2 : le superordinateur Jean Zay au service de la victoire !

Une équipe française remporte le SKAO Data Challenge 2 : le superordinateur Jean Zay au service de la victoire !

Pour préparer la communauté scientifique, les défis en matière de données entre les équipes scientifiques du monde entier sont organisés.

08 novembre 2022

    Map SKAO

    The SKA observatory (SKAO) will provide scientists with a wide variety of data of a quality and quantity that goes far beyond anything currently provided by radio observatories.

    Pour préparer la communauté scientifique, les défis en matière de données entre les équipes scientifiques du monde entier sont organisés. Pour la deuxième édition des SKA Data Challenges (SDC), une équipe française dirigée par l'Observatoire de Paris - PSL avec le CNRS, l'Observatoire de la Côte d'Azur et plusieurs universités françaises a remporté la médaille d'or dans la compétition sur la machine Jean Zay de GENCI/IDRIS. La deuxième édition de ce défi, SKADC2, a été une nouvelle étape pour que toute la communauté apprenne ensemble sur les efforts communs à entreprendre.

    GENCI est extrêmement fier d'avoir participé en fournissant des ressources informatiques accélérées du superordinateur #JeanZay - l'un des trois superordinateurs nationaux français - à 5 équipes impliquées dans le défi, de manière coordonnée avec le soutien expert de l'IDRIS/Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et de l'Observatoire de la Côte d'Azur !

    L'équipe MINERVA de l'Observatoire de Paris | PSL avec le Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et des partenaires de l'Institut canadien d'astrophysique théorique et de l'Observatoire astronomique de Strasbourg, a remporté ce défi après avoir utilisé une approche innovante basée sur l'apprentissage automatique réalisée sur le GENCI-IDRIS/Centre national de la recherche scientifique superordinateur.

    « Alors que 1 000 heures de ressources de calcul GPU ont été allouées par IDRIS au projet MINERVA pour permettre le développement d'une méthode d'apprentissage automatique afin de mieux répondre aux besoins des images astronomiques, ce succès annonce des développements futurs très prometteurs entre le HPC/IA et les instruments scientifiques à grande échelle dans le cadre du projet SKA, conformément au plan stratégique de GENCI », déclare Philippe Lavocat, président et chef de la direction de GENCI.

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    6 bis rue Auguste Vitu

    75015 PARIS

    +33 1 42 50 04 15

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